Buch, Deutsch, 336 Seiten, Format (B × H): 168 mm x 235 mm, Gewicht: 667 g
Reihe: Animals
Machine-Learning-Anwendungen für ungelabelte Daten mit Python programmieren
Buch, Deutsch, 336 Seiten, Format (B × H): 168 mm x 235 mm, Gewicht: 667 g
Reihe: Animals
ISBN: 978-3-96009-127-1
Verlag: Dpunkt.Verlag GmbH
Entdecken Sie Muster in Daten, die für den Menschen nicht erkennbar sindUnsupervised Learning könnte der Schlüssel zu einer umfassenderen künstlichen Intelligenz seinVoller praktischer Techniken für die Arbeit mit ungelabelten Daten, verständlich geschrieben und mit unkomplizierten Python-BeispielenVerwendet Scikit-learn, TensorFlow und Keras
Ein Großteil der weltweit verfügbaren Daten ist ungelabelt. Auf diese nicht klassifizierten Daten lassen sich die Techniken des Supervised Learning, die im Machine Learning viel genutzt werden, nicht anwenden. Dagegen kann das Unsupervised Learning – auch unüberwachtes Lernen genannt – für ungelabelte Datensätze eingesetzt werden, um aussagekräftige Muster zu entdecken, die tief in den Daten verborgen sind. Muster, die für den Menschen fast unmöglich zu entdecken sind.
Wie Data Scientists Unsupervised Learning für ihre Daten nutzen können, zeigt Ankur Patel in diesem Buch anhand konkreter Beispiele, die sich schnell und effektiv umsetzen lassen. Sie erfahren, wie Sie schwer zu findende Muster in Daten herausarbeiten und dadurch z.B. tiefere Einblicke in Geschäftsprozesse gewinnen. Sie lernen auch, wie Sie Anomalien erkennen, automatisches Feature Engineering durchführen oder synthetische Datensätze generieren.
Aus dem InhaltVergleichen Sie die Stärken und Schwächen der verschiedenen Ansätze des Machine Learning: Supervised, Unsupervised und Reinforcement LearningRichten Sie ein Machine-Learning-Projekt ein und verwalten Sie esBauen Sie ein System für die Anomalieerkennung auf, um Kreditkartenbetrug zu erfassenNutzen Sie Clustering-Algorithmen, um Benutzer in unterschiedliche und homogene Gruppen zusammenzufassenFühren Sie Semi-supervised Learning durchEntwickeln Sie Filmempfehlungssysteme mit eingeschränkten Boltzmann-MaschinenGenerieren Sie synthetische Bilder mit Generative Adversarial Networks (GANs)
Zielgruppe
Data Scientists, die Erfahrung mit Machine Learning haben
